大数据时代的舆情管理探讨

周丽梅河南省中原工学院信息商务学院政法与传媒系，河南郑州 450007

大数据时代的舆情管理探讨

周丽梅
河南省中原工学院信息商务学院政法与传媒系，河南郑州 450007

以数据挖掘为核心的大数据技术，扩大了舆情监测的时间及范围。对非结构化数据的精细化分析使舆情变得可以预测，为社会舆情管理带来了新的机遇。但大数据的数据来源单一，资金投入有限，使舆情监测受限，对数据的盲目信赖可能导致决策的失误。大数据时代下的舆情管理是机遇与挑战并存的，树立大数据观念，整合数据资源，加大力度培养复合型的舆情管理人才，对现阶段的社会舆情管理具有重要意义。

大数据；舆情管理；机遇；挑战

大数据是信息时代发展的必然结果，现代信息类型丰富，格式多样，且成倍数增长，从而使人类进入了“大数据”时代。当前中国社会舆情环境复杂，在大数据背景之下，实现舆情管理在思维、模式及技术上的创新，及早监测、预警，研究对策，对于正确引导社会舆论，维护社会稳定具有重要的现实意义。

1　大数据时代下舆情管理的机遇

在信息技术的飞速发展和网络新媒体的广泛应用的今天，人们习惯于在网络上记录生活的点滴，发表自己的见解，网络成为社会舆论产生、发展、传播、放大的主要媒体平台。网络舆情指人们通过互联网表达和传播的各种不同态度、情绪及意见交错的总和，它是社会舆情在互联网空间的映射，是社会舆情的一种直接表现形式。传统的舆情研究运用现场调查，访谈，问卷调查等方法，时效性相对滞后，只能是舆情爆发后的被动应对。Web1.0时代的网络舆情研究通常也有数据抓取、分析等环节，但其准确较低，欠缺数据相关性分析能力及预测能力。大数据的核心和目标就是预测，通过挖掘数据的相关性，预测舆情的发展趋势，做好舆论引导工作，这为新时期的舆情管理带来了新的机遇。

据中国互联网信息中心（CNNIC）发布的《第37次中国互联网络发展统计》报告统计显示，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%，其中手机网民规模达6.20亿，手机上网的网民比例为90.1%。腾讯董事局主席马化腾在2016年数博会上说到，腾讯数据中心存储总量超过1 000PB（1PB≈100万GB），超过15 000个全世界最大图书馆的总量，而且每天以500 TB的数据上升。据IDC的报告称，到2020年，全球的数据总量将达到40 ZB，我们已生活在大数据时代。每个人在网络生活的轨迹包括行为、言论、情绪、消费习惯，地理位置等公开、非公开的信息都转化为数据，依托大数据可以完整地记录社会舆情和民意。

刘建明在《基础舆论学》中指出，舆论的形成一般包括个人意见的多样化及相互靠拢；社会讨论和舆论圈的出现；舆论领导的评价指导及获得权威性等四个步骤［1］。传统的舆情应对表现在最后阶段，也就是在舆情产生或是出现舆情危机后，社会管理者才采取堵，压，盖等原始的方式进行“灭火”式处理。在网民成为独立的信息源，表达途径多样化的当下，这种“灭火”式的处理只能激化矛盾，网民的情绪不能在网络中得到自由的表达，网络失去了“减压阀”的功能。大数据时代，一切皆可量化。大数据时代下的舆情监测技术可以实现对数据的追踪、抓取、鉴别、分析，探知舆情的规律性，预测出社会舆情的走向，在对社会热点事件广泛关注的阶段即可通过“官方舆论场”发布权威信息，通过网络“民间舆论场”引导舆论，将舆情危机扼杀在摇篮中。

大数据与云计算的结合是一个大的趋势，大数据需要依靠云计算才能将数据的潜在价值开发出来。运用云计算来分析大数据，可以预测社会舆情的走向，更可以在舆情预警、研判，应对等环节提供决策支持。大数据不仅可以记录人们网上的信息，还可探索他们之间的社会互动方式和关系，可以长时间，多角度地探究舆情形成的原因，有利于提高舆情管理的效能。

2　大数据时代下舆情管理的挑战

2.1数据来源单一，数据库结构简单

数据是进行舆情分析，预测，研判，应对，决策的基础，《大数据时代》一书的作者维克托•迈尔-舍恩伯格博士表示，大数据有三个主要的特点，分别是全体、混杂和相关关系［2］。这就要求在数据搜集时来源要广泛，体量要大，与事件相关的所有信息都尽量网罗。当前社会舆情的信息源主要基于网络站点，对社会化媒体，各类政治、经济、文化相关的数据搜集较少。由于我国信息化应用水平参差不齐，政府和企业不同部门之间存在着“信息孤岛”问题：有多少个部门就有多少个信息系统，每个系统都有自己的数据库、应用软件和用户界面，完全独立的体系，阻碍了数据的互通互联［3］。此外，各系统数据库标准较低，多为结构化数据库，只存储数字、符号等信息，新媒体尤其是社交媒体的发展促生了UGC（用户生产内容）的快速增长，这些信息包含文本，图像，音频，视频等多样化的信息类型，传统的结构化数据库是先有结构，再有数据，适用于对数据的简单分类，汇总，分析。大数据具有规模性、多样性、高速性和有价值等特点，结构化数据库即关系型数据库不具有多样性的数据，难以进行有价值的数据挖掘。

2.2投入不足，舆情监控受限

大数据技术在我国还未普及，各地区由于经济发展，文化教育水平不同，信息技术，传媒发展有较大差异。建立大数据系统及舆情分析平台需要政府相关部门及专业化的研发机构紧密合作，但由于设备成本高，社会管理者对大数据技术重视不够等问题，许多地方政府及中小企业存在投入不足的问题。网络虽是虚拟空间，但在“拟态环境化”的今天，虚拟与现实之间的界限越来越模糊。网络舆情是社会舆情的一种表现形式，但网络舆情也有外溢性，从网上热点到网下聚焦，从虚拟走向现实，网络舆情可演变为现实危机。网络舆情的爆发没有规律可循，从爆发到形成危机速度非常快，舆情预警的时间大大的缩短。由于大数据分析设备或人员投入不足，导致未能及时抓取实时足量数据，加上云计算技术更新速度慢，数据的挖掘，分析耗时长，使舆情监控受限。

2.3迷信大数据导致决策失误

大数据显示了它在长时间，大范围监测，收集、分析舆情信息的能力，但我们不能过于迷信大数据技术。大数据不一定等同于好数据，大数据并不会自动产生好的分析结果，如果数据不完整、断章取义或者被破坏，再加上在分析过程中可能掺杂着的某些非理性的因素，可能会导致社会管理者产生错误的决策，所以单纯的依靠大数据来下结论是很危险的。大数据是辅助工具，它可以非常好地监测相关性，告诉我们是什么，但数据本身并不等同于智慧，数据挖掘，解读需要专业的数据管理，分析人员。社会舆情的应对决策，需要专业的网络舆情分析师对监测到的舆情数据进行综合分析，提供最终决策的参考，显现出加强网络舆情分析师培养的重要。

3　大数据时代下舆情管理的建议

3.1强调大数据观念，注重数据整合

舆情管理包含网络舆情和现实生活中的舆论情况的综合管理，强调“大数据”观念，实现网络动态数据的共享，打破垄断，统一标准，消除“信息孤岛”现象。此外注重数据整合，舆情管理中大数据应是舆情数据跟外部数据的结合，外部数据包括现实生活中政府各部门的业务数据，社会背景相关的政治、经济、文化数据等。鼓励政府加强顶层设计，制定出台鼓励措施，推进政务信息公开；鼓励企业，社会组织等公开数据，确保数据的可获取性和流动性。网上网下各方面的数据资源的整合，网络舆情与社会动态背后深层次关系的挖掘，从而实现网络舆情管理和社会治理的紧密联动、同步推进［4］。建设非结构化数据库，建立完善数据挖掘利用的法律规范。大数据舆情信息包含个人的隐私类信息，如何合法的获得、使用、买卖数据成为大数据技术发展的首要问题。制定出台适合国情的大数据法律体系，才能在最大限度整合数据的同时保护个人的隐私权。

3.2建立大数据舆情管理体制机制

第一，健全大数据舆情管理体制。应从国家层面尽快出台大数据战略规划，建立以网信部门牵头的互联网大数据管理体制，设立政府首席信息官责任制度，统筹各方面数据的汇集、管理和利用。尽快建设统一高效的大数据基础平台，实现各个部门数据的统一存储与交流互通。第二，设置常态化的舆情管理机构，如专业人员配备、明确的职责划分。第三，健全大数据舆情管理的资源保障机制，大数据时代舆情管理具有投入大、见效慢的特点，在前期建设中，需要有大量资金的保障，以及技术、人力、物资等资源的投入。

3.3扩大力度培养大数据时代下的舆情管理人才

大数据时代的舆情研究将呈现的是从单向度的内容研究转向为多向度的内容及关系上的研究。社会舆情研究真正成为了一门多科学交叉的学问，舆情专业人员不仅是单一学科的人员，应该是具有多学科基础知识体系和技术体系，横跨新闻传播学、社会学、统计学、公共关系学、计算机学等复合型人才。我国自2012年起，通过技能考试，可认证成为网络舆情分析师和网络舆情管理师，到2013年，人业人数已超过200万，但许多舆情服务机构仍存在大量的人才空缺。

培养大数据时代的舆情管理人才，从填补现有岗位空缺来看，可以通过单位委培或自主报名的方式，参与国家相应的培训及考试，获得职业资格证书。从系统培养舆情管理人才角度来说，可以尝试在新闻传播专业、社会学、计算机学等专业下有选择性地开设舆情管理方向，培养既精通数学建模、数据挖掘，又拥有相对较高学习能力、分析能力和知识水平的全面型人才。

［1］刘建明.当代舆论学［M］.陕西：陕西人民教育出版社，1990：61.

［2］维克托·迈尔-舍恩伯格，肯尼思·库克耶.大数据时代——生活、工作与思维的大变革［M］.杭州：浙江人民出版社，2013：104.

［3］马兵.大数据时代舆情服务的机遇与挑战［J］.中国记者，2013（6）：116.

［4］卿立新.创新大数据时代的网络舆情管理［J］.红旗文稿，2014（22）：28-29.

G206.3

A

2096-0360（2016）16-0050-02

周丽梅，讲师，研究方向为传播学理论。